spark 如何解决pv,uv实时数据

2017-07-06 04:00:37 422 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›
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大数据电商流量分析项目实战：Spark 计算 & 指标优化（七） 本文介绍了一个大数据电商实战项目，主要内容包括： 项目概述：这是一门针对Java开发者的大数据实战课程，涵盖Hadoop、Hive、Spark等核心技术，通过电商流量分析案例帮助学员掌握数据处理全流程。 课程安排：10天系统学习计划，包括Hadoop环境搭建、Hive数据仓库、Spark计算、Flume采集、指标计算等核心内容，最终完成数据可视化展示。 技术重点： 数据清洗：从ODS层过滤无效数据存入DWD层 数据处理：对DWD层数据进行优化转换，存入DWS层 时间处理：拆分时间戳为日期和小时字段 设备信息 阅读详情
本人spark 新手，由于项目需要，我需要大致完成以下的功能

我自己也搭建了standalone的虚拟机集群，spark 连接mysql 读数据和wordcount例子我都做过，以及用sbt构建jar提交集群。
然而还不是很懂怎么处理多个数据源获取处理数据再返回数据库。(好像要用到kafka 等操作)
...全文
2024年大数据最新实时数仓之实时数仓架构(Hudi)(1)，大数据开发组件化入门 实时UV/PV计算：去重计数指标一直依赖都是数据仓库设计领域的难题，由于本架构采用了doris，所以这部分指标加工如果没有特殊要求可以通过doris的bitmap实现；另一种实现思路是借助redis hyperloglog(由于改架构避免不了Spark修复数据情况，所以一定场景下是可以接受实时数据差异的)能力，通过自定义UDF函数实现UV计算。这两种思路是实时UV常用的解决思路。采用维度模型标准三层架构，ODS/DWD/DWS/DIM/ADS，分层架构符合Kimball维度模型建仓指导原则。 阅读详情

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